Kako umetna inteligenca spreminja podporo strankam in prihodnost kontaktnih centrov

Res je, podpora strankam je ključna za uspeh vsakega podjetja. In umetna inteligenca ima neverjeten potencial, da radikalno spremeni pristop na tem področju. Z uporabo umetne inteligence lahko podjetja izboljšajo svoje odzivne čase, pospešijo reševanje težav, izboljšajo napovedovanje obnašanja uporabnikov v realnem času ter optimizirajo in sinhronizirajo vse procese v okviru podpore strankam.

Obstaja več načinov, kako lahko podjetja uporabijo umetno inteligenco za izboljšanje podpore strankam. Eden od najbolj razširjenih primerov je uporaba pogovornih robotov ali krajše chatbotov. Ti omogočajo avtomatizirano pomoč strankam preko spletnih strani, mobilnih aplikacij in družbenih omrežij. Poleg tega lahko umetno inteligenco uporabimo za prediktivno analitiko in personalizacijo storitev, analizo čustev, uporabo virtualnih asistentov, prepoznavanje podob ter vzpostavitev samopostrežnih virov za stranke. Vse te aplikacije omogočajo boljše in hitrejše reševanje težav strank.

Njen vpliv na organizacijo ekipe za podporo strankam bo precejšen. Z uvedbo umetne inteligence in avtomatizacijo nekaterih nalog se bo vloga zaposlenih v kontaktnem centru spremenila. Agenti se bodo lahko osredotočili na bolj kompleksne in zahtevne težave strank, medtem ko bo umetna inteligenca prevzela rutinske in ponavljajoče se naloge. To bo povečalo učinkovitost ekipe in omogočilo boljšo izrabo časa ter virov.

Ključno je, da se podjetja na takšno prihodnost pripravijo. Prvi korak je razumevanje prednosti in potencialov umetne inteligence ter identifikacija priložnosti, kako jo lahko uporabijo v svoji organizaciji. Nato je pomembno izbrati prave partnerje in strokovnjake, ki bodo pomagali pri uvedbi umetne inteligence v kontaktni center. Podjetja morajo prav tako poskrbeti za ustrezno infrastrukturo, kot je integracija umetne inteligence z obstoječimi CRM-sistemi in telefonskimi sistemi. Pomembno je tudi izobraževanje zaposlenih in zagotavljanje podpore ter usposabljanja za učinkovito uporabo umetne inteligence.

Hitrost sprejetja in uvajanja umetne inteligence v podporo strankam je odvisna od posameznega podjetja. Nekatera podjetja so že danes na čelu tega trenda in že uporabljajo umetno inteligenco v svojih kontaktnih centrih. Druga podjetja se morda še ukvarjajo s pridobivanjem razumevanja o tem, kakšne koristi lahko umetna inteligenca prinese njihovi organizaciji. Pomembno je, da se podjetja zavedajo hitrosti razvoja tehnologije in se pravočasno prilagajajo, da ostanejo konkurenčna.

Pričakovanja strank se nenehno spreminjajo in prilagajajo novim tehnologijam. V prihodnosti bodo stranke pričakovale (še) hitrejše in bolj personalizirane odzive na svoje zahteve. Pričakovale bodo tudi večjo dostopnost podpore in možnost uporabe različnih kanalov za komunikacijo, kot so družbena omrežja, spletni klepeti, e-pošta in še več. Umetna inteligenca bo igrala ključno vlogo pri izpolnjevanju teh pričakovanj, saj bo omogočala hitrejše odzive, boljše predvidevanje potreb strank ter personalizirane izkušnje.

Tega ne vem. Zagotovo pa lahko umetna inteligenca olajša prehod na zunanjega izvajalca. Tudi zaradi tega, ker jezik ni več noben dejavnik, ne samo zaradi avtomatizacije, ki jo prinaša. Po drugi strani pa je vse manj razlogov za najemanje zunanjih izvajalcev, saj upravljanje kontaktnega centra ne bo več tako delovno intenzivno, kot smo tega vajeni doslej. Bomo videli, kaj bo prinesla prihodnost.

Implementacija rešitve z uporabo umetne inteligence v praksi zahteva nekaj ključnih predpogojev. Prvič, podjetje mora imeti jasno vizijo in strategijo za uporabo umetne inteligence v podpori strankam. Drugič, potrebna je ustrezna infrastruktura, vključno z integracijo umetne inteligence z obstoječimi CRM in telefonskimi sistemi. Tretjič, podjetje mora imeti vsebine, s katerimi model naučimo »internega znanja«, da bodo odgovori strankam prilagojeni kontekstu in vsebinsko pravilni – čim bolj podobni odgovorom živih agentov.

Običajno kot prvi korak izvedemo t. i. AI-readiness audit oziroma revizijo pripravljenosti podjetja na umetno inteligenco in na osnovi tega opredelimo pričakovanja, ki jih lahko prinese transformacija dela v konkretnem kontaktnem centru. Takšna revizija nam služi tudi kot specifikacija pri gradnji rešitve za posamezno podjetje. Implementacija takšne rešitve se izvede po korakih, s postopno integracijo umetne inteligence v obstoječe procese podpore strankam. Pomembno je, da se zagotovi usposabljanje zaposlenih za učinkovito uporabo rešitve in stalno spremljanje ter optimizacija procesov v praksi.

Zaupanje v umetno inteligenco je ključnega pomena. Ena od metod za vzpostavitev zaupanja je postopno uvajanje umetne inteligence in postopen prehod od ročnega na avtomatizirano odgovarjanje. Podjetja lahko uvajajo umetno inteligenco v manj kritičnih področjih podpore strankam in nato postopoma širijo njeno uporabo na bolj kompleksne naloge. Prav tako je pomembno, da podjetja vzpostavijo mehanizme za preverjanje pravilnosti odgovorov umetne inteligence, na primer z uporabo nadzornih sistemov, ročnih pregledov in kontrole kakovosti. S tem se lahko zagotovi pravilnost in zanesljivost odgovorov umetne inteligence ter vzpostavi zaupanje tako strank kot tudi zaposlenih.

GPT lahko te informacije upošteva, če so ustrezno vključene v proces učenja modela. To so na primer splošni pogoji, tipske pogodbe, tehnične specifikacije, produktni katalog, baza znanja iz CRM-sistema in druge interne vsebine. Tako lahko GPT generira odgovore, ki so prilagojeni specifičnim internim informacijam podjetja.

Varovanje osebnih podatkov in zasebnosti je izjemno pomembno tudi pri uporabi umetne inteligence v podpori strankam. Podjetja morajo upoštevati ustrezne smernice za zasebnost in varnost ter zagotoviti skladnost z zakonodajo o varovanju podatkov, kot je GDPR. Pri uporabi umetne inteligence je treba paziti, da se osebni podatki strank ne uporabljajo na načine, ki bi kršili njihovo zasebnost. Prav tako je pomembno, da se uporabljajo varni načini shranjevanja in prenosa podatkov ter da se zagotovi transparentnost in informiranost strank o načinu uporabe njihovih podatkov.

GPT lahko upošteva konkretne podatke o posamezni stranki, če so ti podatki na voljo v CRM-sistemu ali CDP (Customer Data Platform) in so ustrezno integrirani v proces uporabe GPT. Z ustrezno integracijo in prilagoditvami lahko GPT dostopa do internih podatkov o stranki in generira odgovore, ki so prilagojeni specifičnim podatkom o stranki. To omogoča bolj personalizirane in relevantne odgovore na zahtevke strank.

Zelo različno od dejavnosti, ki jo pokriva kontaktni center. Imamo primer stranke, kjer avtomat odgovori na 60 % zahtevkov strank brez posega agenta. Gre seveda za »netelefonske zahtevke«. Zmanjšanje potrebe po ročnem odgovarjanju na rutinske zahtevke strank omogoča, da se zaposleni osredotočijo na bolj kompleksne in zahtevne naloge.

Naša predpostavka je, da se naložba povrne v enem letu, če v prvem letu zmanjšate število agentov za 30 odstotkov. To je ena od ključnih vrednosti, na katero stavi naša ponudba za takšen projekt. Implementacija avtomatiziranega odgovarjanja na zahtevke strank torej lahko vodi do zmanjšanja potrebe po številu agentov. Vendar pa je pomembno opozoriti, da avtomatizacija ne pomeni nujno, da se bo število agentov zmanjšalo. Ti pogosto iščejo svojo priložnost pri zahtevnejših aktivnostih, ki jih večina trenutnih kontaktnih centrov ne izvaja in imajo vpliv na rast poslovanja.

Da, FrodX s svojimi integracijskimi rešitvami z GPT-4 lahko nadgradi vse omenjene sisteme in tudi kakšne druge namenske rešitve ali pa vzpostavi celoten CX-sistem na platformah SAP CX, HubSpot, MS Dynamics ali Shopify plus.

S pravilno integracijo in prilagoditvami lahko FrodXove rešitve omogočijo učinkovito uporabo umetne inteligence v kontekstu podpore strankam, kar prinaša dodano vrednost obstoječim sistemom za delo s strankami ter njihovo optimizacijo.

Članek je bil izvorno objavljen v tiskani reviji Marketing magazin, september 2023, #507. Revijo lahko naročite na info@marketingmagazin.si.